Найти тему
the robot

Искусственный интеллект против бактерий

Бактерии вокруг нас, внутри нас и мы едины с ними. Только в отличие от силы джедая, бактерий вы не почувствуете. Что мы действительно ощущаем, так это последствия, которые они оставляют в нашем организме.

Есть бактерии, которые составляют нашу микрофлору и помогают нам время от времени. Они действительно повсюду. Сотни бактерий, находящихся в данный момент на вашей коже, создают там “естественный щит”, который не позволяет “плохим” патогенным бактериям атаковать наш организм.

В нашем организме в буквальном смысле сейчас целые тропические леса из бактерий, но в основном все они обитают в желудочно-кишечном тракте. Сколько их там? Пара килограммов (может доходить до 3 кг). Встречаются также бактерии, которые вызывают патологии. По сравнению с «хорошими» их гораздо меньше, однако их все знают в лицо.

-2

Пневмонии, бронхиты, перитониты, энцефалиты – список инфекционных заболеваний огромен. Среди учёных в начале 20-го века даже было популярно мнение, что абсолютно все заболевания человека вызываются бактериями. Это заблуждение было опровергнуто, но определить вид бактерии, которая вызвала болезнь, всё ещё представляет сложности.

Предположим, что вы заболели пневмонией. В терапии этой болезни есть нюанс. Дело в том, что лечение производится антибиотиками. Выбор антибиотика зависит от вида бактерии, вызвавшей пневмонию. Нельзя просто так назначить “сильный” антибиотик. Это может привести к осложнениям, ведь некоторые из них поражают печень и почки, вызывают нарушения слуха и желудочно-кишечные расстройства. В свою очередь “слабый” антибиотик может усугубить течение болезни.

Поэтому для определения вида бактерии врачи назначают микробиологический анализ, который может занять от трёх дней до недели. Фриндлеровкая пневмония, вызванная Klebsiella pneumoniae, может вызывать деструкцию легочной ткани уже в первые двое суток. Ждать тут нецелесообразно. Описанная пневмония называется внутрибольничной. Она, как правило, возникает в лечебных учреждениях в качестве осложнения основного заболевания и имеет яркую клиническую картину.

Искусственный интеллект предлагает для определения конкретного вида бактерии более элегантное решение. Пионером стал MYCIN, разработанный в 1970-х в Стенфордском университете. Данная экспертная система на основе ответов на ряд вопросов предоставляет наиболее вероятные варианты бактерий, вызвавших заболевание и предлагает оптимальное лечение. Несмотря на то, что система назначала в 69% случаев приемлемое лечение (это выше, чем сравнимый показатель у профессоров университета Stanford Medical School), на практике она не применялась. Причина проста ⎼ кто виноват, если система будет ошибаться?

В 70-е не было и Интернета, который бы позволил быстро поделиться полученным результатом с другими специалистами, а существовавшие технологии не обладали нужным уровнем мобильности. Тогда же были разработаны и испытаны другие системы: Internist-I, CADUCEUS.

Сейчас подобные системы объединены под названием Clinical decision support system (Система поддержки принятия клинических решений).

Существует два типа систем:

  •  основанные на базах данных (состоят из базы данных, машины вывода и интерфейса для связи с пользователем).
  •  созданные благодаря машинному обучению

 

Если механизм первых напоминает работу оператора IF-ELSE (Если – то) и предсказуем, то вторые могут выдавать неожиданные результаты. Сами системы эти решения не объясняют, поэтому ещё называются “чёрными ящиками”.

Однако внедрение ИИ идёт медленно. Прежде всего, не доработана правовая база, и не определены четкие границы использования экспертных систем. Правовые нормы, в свою очередь, не создаются из-за отсутствия доказанной экономической эффективности использования подобных систем.

Подобные системы внедряются пока только в США. Огромные затраты на здравоохранение и его структура в целом позволяет делать это. ИИ там уже удачно используется в фармацевтике, но сложность механизмов, которые лежат в основе различных заболеваний не позволяет использовать его в клинике. Однако и сами экспертные системы сделали огромный скачок за время их существования.

Такие консультирующие системы определенно снизят количество осложнений, которые возникают из-за нерационального выбора лекарств. В клинике часто приходится сталкиваться с дилеммами. Стоит ли назначать тот или иной препарат? Есть ли необходимость оперативного вмешательства? Ответы на эти вопросы уже можно получить с помощью различных шкал оценки состояния пациента, а также “больших” и “малых” диагностических признаков. Но врачи отмечают, что уверенность во многих ситуациях приходит с опытом. Да и избыток уверенности часто приводит к ошибкам. Подобные экспертные системы станут отличным дополнением к врачу и помогут снизить количество ошибок. Картина будущего уже приобретает свои очертания и нам остается только её дорабатывать.

Автор статьи: Эльдар Хамадеев

Изображения взяты с: thinglink.com, xkcd.com.

 

Привет, это редакция канала the Robot. Если тебе понравилась эта статья или тематика нашего канала – нажми лайк и подпишись, чтобы не пропустить новые материалы.
Новости о роботах и ИИ теперь можно читать там, где тебе удобно, присоединяйся!
Наш telegram канал : https://t.me/robotics_channel
Наш сайт: https://the-robot.ru/
-3
Наука
7 млн интересуются